DK

Trin 2: Betydningen af AI for plejen

Lær gennem konkrete eksempler fra praksis, hvor kunstig intelligens kan gøre en mærkbar forskel for dit team, og hvorfor menneskelig ekspertise forbliver uerstattelig.

Forstå muligheder og begrænsninger

I dette trin udvikler I en realistisk forståelse af potentialet ved kunstig intelligens (AI) i jeres organisation. I lærer de forskellige anvendelsesområder at kende, vurderer risici og træffer velbegrundede strategiske beslutninger for jeres pleje- og omsorgspraksis.

Kunstig intelligens er ikke en erstatning for medarbejdere, men et effektivt værktøj. Den kan overtage rutineopgaver, aflaste jeres team for administrativt arbejde og skabe mere tid til menneskelig kontakt, pleje og omsorg.

Dette kan være en værdifuld støtte, fordi ældreplejen i Danmark står over for et stigende demografisk pres. Frem mod 2055 forventes antallet af ældre, særligt personer over 80 år, at stige markant, samtidig med at antallet af personer i den erhvervsaktive alder falder i store dele af landet.

Praktisk tip

Start med at sætte jer ind i mulighederne og begrænsningerne ved AI. Afklar følgende spørgsmål for jeres organisation:

  • Hvad forstår vi ved AI, og hvilken rolle skal AI spille i vores pleje og omsorg?
  • Hvilke muligheder ønsker vi at udnytte?
  • Hvilke etiske grænser og krav er vigtige for os?

Hvad er kunstig intelligens (AI)?

En digital tjekliste på en tablet i stedet for en håndskrevet seddel er digitalisering.

Hvis et system automatisk identificerer risiko for tryksår eller fald på baggrund af lagrede pleje og omsorgs faglige data, taler vi om kunstig intelligens.

 

Hvad betyder AI i ældreplejen?

Denne podcast er genereret ved hjælp af AI. Indholdet er udarbejdet af mennesker og kontrolleret for korrekthed. (Status: 14.09.2026)

Læse podcasten

Du kan læse podcasten i denne opsummering.

Sådan kan AI understøtte jeres organisation: 3 centrale muligheder

AI udleder forudsigelser, anbefalinger og beslutningsstøtte fra eksisterende data.
For jeres daglige praksis betyder det:

  1. Mere tid til direkte pleje og omsorg: AI-baserede stemmeassistenter kan registrere rapporter direkte på en smartphone, formulere fritekst og opsummere omfattende journaler på få sekunder. Vagtplaner kan også optimeres automatisk.
  2. Opdag risici tidligere: Sensorer og AI-algoritmer analyserer løbende sundhedsdata. Systemet kan advare jeres team tidligt om gradvise forandringer, såsom øget faldrisiko eller risiko for sår.
  3. Understøt faglige beslutninger i plejen: AI prioriterer information og giver værdifulde indsigter. Ansvaret og beslutningskompetencen forbliver altid hos jeres faguddannede plejepersonale.

Citat

„Det spørgsmål, man bør stille sig selv, er: Hvordan kan det plej-e og omsorgsfaglige arbejde understøttes, så professionen faktisk kan gøre det, den er i stand til, og det, den er uddannet til?“

Interview med en plejeekspert i Care-AI-projektet

Pflegekraft im Gespräch mit einem älteren Paar, der Mann sitzt im Rollstuhl, im Vordergrund Medikamentendosen

Forskellige perspektiver – fælles mål

Det tysk-danske Care-AI-projekt viser, at motivationen for at anvende AI i ældreplejen har forskellige tyngdepunkter i de to lande.

Disse forskelle skyldes ikke forskellige værdier eller prioriteter, men forskellige strukturelle udfordringer.

Udgangspunkt

Mens manglen på faglært arbejdskraft og den store dokumentationsbyrde ofte er udgangspunktet for digitaliserings- og AI-projekter i Tyskland, er der i Danmark et større fokus på at videreudvikle kvaliteten i plejen og fremme ældre menneskers mulighed for at leve så selvstændigt som muligt.

I sidste ende forfølger begge lande det samme mål: pleje af høj kvalitet, der er sikker og personcentreret.

Deutschland Dänemark

Anvendelsen af AI begrundes ofte med målet om at aflaste medarbejderne.

Fokus er på:

  • at reducere administrative opgaver,
  • understøtte dokumentation
  • og vagtplanlægning samt sikre plejen på trods af mangel på faglært arbejdskraft.

Forbedring af kvaliteten af plejen for beboerne er fortsat et centralt mål.

Anvendelsen af AI begrundes ofte med målet om at fortsat at sikre kvaliteten af omsorg og pleje og fremme beboernes selvstændighed.

AI skal også aflaste medarbejderne. Denne aflastning ses dog primært som en konsekvens af en forbedret pleje.

Hvad betyder denne sammenligning for jeres ledelsesteam?

Motivationerne udelukker ikke hinanden i praksis:

  • Medarbejdere, der bruger mindre tid ved skrivebordet, får mere tid til den direkte pleje og omsorg.
  • Højere kvalitet i plejen kan gøre de daglige arbejdsgange lettere for jeres team.

Praktisk tip

Definer tydeligt, hvilket primært mål I ønsker at forfølge i begyndelsen af jeres AI-projekt. Denne klarhed gør det lettere at vælge en leverandør og senere at måle projektets succes.

5 refleksionsspørgsmål til jeres beslutningsproces

  • Kender vi de konkrete muligheder og tekniske begrænsninger ved AI i plejen?

  • Er vi bevidste om, at AI er et værktøj, der skal understøtte plejepersonalet – ikke erstatte det?

  • Hvordan vil roller og ansvar i vores teams ændre sig ved brug af AI-værktøjer?

  • Hvad er vores medarbejderes holdning til brugen af AI?

  • Hvordan sikrer vi, at AI-applikationer respekterer beboernes værdighed og selvbestemmelse?

Älterer Mann im Rollstuhl testet eine VR-Brille, umgeben von lachenden Mitbewohner:innen

AI-teknologier i pleje- og omsorgskontekst – et overblik

I behøver ikke at blive IT-eksperter. En forståelse af de grundlæggende byggesten kan dog hjælpe jer, når I skal vælge en leverandør:

AI-område Hvad gør teknologien? Anvendelse i plejen

Maskinlæring (ML)

Genkender mønstre i data og beregner sandsynligheder.

Analyse af faldrisiko, aktivitetsovervågning.

Naturlig sprogbehandling (NLP)

Forstår, behandler og genererer menneskeligt sprog.

Taleinput til dokumentation, chatbots, oversættelse.

Computer Vision og Deep Learning

Analyserer billeder, videoer og komplekse bevægelser.

Sårdokumentation, faldregistrering via kamera/sensor.

Ekspertsystemer og hybride systemer

Kombinerer faglig viden med faste regler og data.

Beslutningsstøtte til pleje- og omsorgsindsatser.

Hvor AI når sine grænser

For at undgå fejlinvesteringer og skuffelser bør I tage følgende begrænsninger i betragtning:

Ingen erstatning for faglig intuition og vurdering

Et usikkert blik eller en lille ændring i adfærd kan være vigtig information. Faglig pleje og omsorg bygger på menneskelig observation, erfaring og vurdering. AI kan pege på mønstre og give indikationer, men den faglige vurdering og det endelige ansvar ligger hos mennesket.

Fysiske og praktiske barrierer

Robotter møder ofte udfordringer som dørtrin, trange rum eller trapper. Teknologien skal være praktisk anvendelig og robust nok til hverdagen.

Udfordringen med datakvalitet

Plejen arbejder ofte med individuelle fritekster i stedet for strukturerede data. AI har dog brug for rene og standardiserede data for at kunne levere pålidelige resultater.

Risiko for skævhed (bias)

Mange AI-modeller er trænet på data fra den generelle befolkning. Det kan betyde, at ældres helbredstilstand, funktionsevne, livssituation og særlige behov ikke afspejles tilstrækkeligt i modellens vurderinger.

Eksempler på succesfuld anvendelse i pleje- og omsorgspraksis

De følgende praksiseksempler er anonymiseret for at undgå, at der kan drages konklusioner om enkelte organisationer eller projektpartnere.

Eksempel 1: Stemmedokumentation i hverdagen

Overblik
Plejepersonalet indtaler rapporter og overleveringer direkte på en smartphone. AI’en behandler plejefaglig terminologi og overfører dataene til dokumentationssystemet. Der er ikke behov for internetforbindelse. Løsningen overholder gældende krav til databeskyttelse.

Målbart resultat
I et pilotstudie på et tysk universitetshospital førte brugen af et stemmedokumentationssystem til, at dokumentationstiden pr. vagt blev reduceret fra 64 til 25 minutter.

Erfaring
AI skaber værdi, når den integreres direkte i arbejdsprocessen og giver en mærkbar aflastning. Kontinuerlig og tæt inddragelse af brugerne har en positiv effekt på accepten.

Pflegekraft zeigt einer Bewohnerin im Rollstuhl etwas auf einem Tablet, im Hintergrund ein Laptop im Freien

Eksempel 2: Analyse af faldrisiko via smartphone

Overblik
Plejepersonalet filmer en gående person i 30 sekunder. AI’en beregner et 3D-skelet og leverer en vurdering af faldrisikoen samt anbefalinger til forebyggelse.

Målbart resultat
I en undersøgelse på 16 plejeinstitutioner førte brugen af en AI-baseret analyse af faldrisiko til en reduktion af faldrisikoen på 17,8 %.

Erfaring
AI understøtter risikovurderingen, men erstatter ikke de plejefaglige indsatser.

Person blättert in einem Ordner mit medizinischen Formularen und Körperdiagrammen neben Notizblock und Stethoskop

Eksempel 3: Sensorer til faldregistrering

Overblik
AI-baserede sensorer registrerer straks fald på beboernes værelser og udløser en alarm.

Udfordringer
I begyndelsen havde medarbejdere og pårørende bekymringer omkring overvågning og databeskyttelse. Desuden forsinkede interne administrative godkendelsesprocesser, herunder kontrakter og risikoanalyser, projektets opstart betydeligt i den kommunale forvaltning.

Erfaring
Den største udfordring var ikke teamets accept, men de langvarige administrative og databeskyttelsesrelaterede godkendelsesprocesser i kommunen. Sørg derfor for at afsætte tilstrækkelig tid til disse processer!

Pflegekraft begleitet zwei ältere Frauen mit Rollstuhl und Rollator auf einem sonnigen Weg vor einer Einrichtung

Eksempel 4: Dokumentation og sammenfatninger i plejen

Overblik
I 11 danske kommuner blev en AI-applikation til hjemmepleje og ældrecentre afprøvet. Den tilbyder talegenkendelse, automatisk kategorisering i plejedokumentationen samt AI-genererede sammenfatninger af beboernes journaler før hjemmebesøg.

Målbart resultat
Plejepersonalet oplevede mærkbare tidsbesparelser i forbindelse med forberedelse og dokumentation, hvilket gav mere tid til borgernær pleje og omsorg.

Udfordringer
Der manglede et klart juridisk grundlag for rutinemæssig AI-behandling af borgernes data. Desuden stillede de cirka 32 forskellige danske dialekter store krav til talegenkendelsen.

Erfaring
Accepten i teamet var meget høj. Den største udfordring var ikke teknologien, men de juridiske rammer. Overvej derfor at bruge testmiljøer eller regulatoriske sandkasser (regulatory sandboxes) til at afprøve AI-løsninger inden for juridisk sikre rammer.

Nahaufnahme einer Pflegekraft in blauer Kleidung mit Klemmbrett und Stethoskop

Jeres resultat efter dette trin

  • Erfüllt:

    I har nu en klar forståelse af, hvor AI kan skabe reel værdi i jeres organisation, og hvor menneskelig ekspertise fortsat er uundværlig.

  • Erfüllt:

    Det afgørende er, hvilken konkret nytte AI skaber for organisationen, medarbejderne og de mennesker, der modtager pleje.

Centrale budskaber til kommunikationen med jeres team

  • Erfüllt:

    AI identificerer mønstre og risici på et tidligt tidspunkt

  • Erfüllt:

    AI aflaster for besværligt administrativt arbejde

  • Nicht erfüllt:

    AI overtager ikke det juridiske ansvar

  • Nicht erfüllt:

    AI kan aldrig erstatte empati og menneskelige relationer

Sådan kommer du videre

Ved du, hvad AI kan gøre, og hvor grænserne går? Så er næste skridt at skabe juridisk sikkerhed: I trin 3: Jura og etik kan du lære, hvordan du overholder GDPR og EU’s AI-forordning, afklarer spørgsmål om ansvar og opbygger tillid blandt alle involverede.

Kilder